¡Hola! Soy Geni, el asistente inteligente de GenoScribe. Estoy aquí para ayudarte a explorar de forma interactiva el contenido de este informe bioinformático.
Cuando me haces una pregunta, primero intento reconocer si coincide con alguno de los patrones o expresiones que conozco. Si encuentro una coincidencia, te responderé directamente con una respuesta predefinida, diseñada para ser rápida, clara e incluso un poco ingeniosa. Si no reconozco el patrón, entonces activo mis herramientas de búsqueda: genero representaciones vectoriales (embeddings) y busco los fragmentos más relevantes entre varios documentos —incluyendo el propio informe, archivos PDF y HTML externos, y sesiones de preguntas y respuestas (QA). A partir de esa información, creo un resumen que intenta ofrecerte una respuesta coherente y útil basada en el contenido existente.
Se debe tener en cuenta que este entorno es experimental. No utilizo grandes modelos de lenguaje, por lo que algunas respuestas pueden ser aproximadas o incompletas. El objetivo principal es facilitar una visualización rápida, comprensible y reproducible de la información contenida en los documentos, permitiendo una exploración más dinámica del informe.
Actualmente, los resultados pueden variar en precisión, ya que empleo modelos ligeros y locales para asegurar que la aplicación funcione en cualquier entorno sin necesidad de servidores externos. Sin embargo, la estructura del sistema está preparada para mejorar notablemente su rendimiento en el futuro mediante la integración con modelos más avanzados o APIs externas. Para comenzar, simplemente escribe tu pregunta en el campo inferior y deja que yo me encargue del resto. ¡Prometo poner todo mi código en ello!
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En esta sección se lleva a cabo la cuantificación de la expresión génica, un paso fundamental tras el alineamiento de las lecturas al genoma de referencia. El objetivo principal es determinar cuántas lecturas se asignan a cada gen, generando una matriz de conteos que representa la actividad transcripcional en cada muestra analizada. Esta información constituye la base sobre la que se desarrollarán los posteriores análisis de expresión diferencial y enriquecimiento funcional.
La cuantificación se ha realizado a partir de los archivos de alineamiento (BAM) generados previamente, utilizando anotaciones genómicas para identificar las regiones correspondientes a los genes. El resultado ha sido una matriz de expresión no normalizada, almacenada en el archivo his-ReadCount.tab, en la que cada fila representa un gen y cada columna una muestra del experimento.
Paralelamente, se ha generado el archivo his-Size.tab, que recoge la longitud de cada gen en pares de bases (bp). Esta información es crucial para realizar posteriormente una normalización adecuada de los datos, ya que permite corregir el sesgo introducido por la longitud variable de los genes.
Para evaluar la calidad y estructura del conjunto de datos, se incluyen diversas visualizaciones exploratorias de los conteos brutos. Entre ellas se encuentran la visualización interactiva de la matriz de conteos, el análisis de la longitud génica, y un conjunto de gráficos y métricas que permiten valorar la distribución, consistencia y homogeneidad entre las muestras.
Se examinan también indicadores clave como el total de lecturas asignadas por muestra, el número de genes expresados, los genes más abundantemente transcritos, y la distribución de los niveles de expresión mediante boxplots logarítmicos. Este análisis preliminar permite detectar desviaciones inusuales o muestras atípicas antes de avanzar hacia la normalización y los análisis estadísticos.
Tabla de contenidos de esta sección
4. Cuantificación de la expresión genética
Tras el alineamiento de las lecturas al genoma de referencia, el siguiente paso fundamental en un análisis de RNA-Seq consiste en cuantificar la expresión génica. Este proceso permite determinar cuántas lecturas están asociadas a cada gen, proporcionando una estimación del nivel de actividad transcripcional en cada muestra.
En este proyecto, la cuantificación se ha realizado mediante el recuento de lecturas alineadas a regiones génicas anotadas, generando una matriz de expresión en bruto (no normalizada). Este recuento se ha obtenido a partir de los archivos SAM/BAM generados durante el alineamiento.
Para ello, se han producido dos archivos fundamentales:
his-ReadCount.tab ⇒ contiene la matriz de conteos crudos, en la que las filas representan genes y las columnas corresponden a las distintas muestras del experimento. Los valores indican el número de lecturas que se alinean a cada gen en cada muestra.
his-Size.tab ⇒ almacena la longitud (en pares de bases) de cada gen. Esta información es esencial para normalizar los conteos de expresión y poder comparar niveles de expresión entre genes de distinta longitud o entre muestras con diferente profundidad de secuenciación.
La combinación de estos dos archivos permite generar métricas de expresión normalizadas como RPKM o TPM, que serán analizadas en una sección posterior.
4.1. Visualización de la matriz de recuentos crudos
A continuación, se presenta una vista interactiva de la matriz de expresión génica no normalizada, extraída del archivo his-ReadCount.tab. Esta matriz refleja el número de lecturas alineadas a cada gen en cada una de las muestras analizadas, y constituye el punto de partida para los análisis posteriores de normalización y detección de genes diferencialmente expresados.
En la tabla mostrada a continuación, se puede buscar directamente por el identificador del gen mediante la barra de búsqueda integrada. Además, al hacer clic sobre los encabezados de las columnas, se permite ordenar los valores de forma ascendente o descendente, lo que facilita la exploración detallada de los niveles de expresión por muestra.
Descargar archivo “his-ReadCount.tab”
Si desea visualizar el archivo completo directamente, puede hacerlo desde el siguiente visor incrustado o abrirlo en una nueva pestaña:
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4.2. Visualización de la longitud génica
Además de los conteos de expresión, es necesario considerar la longitud de cada gen para poder aplicar métodos de normalización adecuados, como RPKM o TPM. La longitud génica permite corregir el sesgo introducido por el hecho de que genes más largos tienden a acumular más lecturas simplemente por su tamaño, independientemente de su nivel real de expresión.
La información de longitud de los genes se encuentra contenida en el archivo his-Size.tab, el cual proporciona la medida en pares de bases (bp) de cada transcrito o gen incluido en el análisis. Este archivo se ha generado utilizando las anotaciones genómicas correspondientes al genoma de referencia empleado en la fase de alineamiento.
A continuación, se presenta una tabla interactiva con los datos de longitud génica. Esta tabla permite ordenar las longitudes de forma ascendente o descendente haciendo clic sobre el encabezado de la columna, y buscar genes específicos por su identificador utilizando la barra de búsqueda disponible. Esta visualización facilita la inspección de posibles sesgos en la distribución de longitudes que pudieran influir en los análisis posteriores.
Descargar archivo “his-Size.tab”
Si desea visualizar el archivo completo directamente, puede hacerlo desde el siguiente visor incrustado o abrirlo en una nueva pestaña:
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4.3. Exploración preliminar de los recuentos crudos
Antes de aplicar técnicas de normalización y análisis estadístico, es fundamental realizar una inspección preliminar de los recuentos de expresión obtenidos. Esta exploración tiene como objetivo identificar posibles anomalías, evaluar la distribución global de los datos y comprobar la consistencia entre las muestras.
A partir del archivo his-ReadCount.tab, que contiene la matriz de expresión no normalizada, se llevan a cabo diversos análisis exploratorios que permiten:
Estas métricas y visualizaciones proporcionan una primera impresión sobre la calidad del conjunto de datos y permiten anticipar posibles fuentes de variabilidad que puedan influir en los resultados del análisis de expresión diferencial.
4.3.1. Total de lecturas asignadas por muestra
Para comenzar la exploración de los recuentos, se calcula el número total de lecturas asignadas a cada muestra. Este valor corresponde a la suma de todos los recuentos por muestra y proporciona una primera aproximación sobre la profundidad de secuenciación obtenida en el experimento.
A continuación, se muestra dicha tabla resultante, con los totales de lectura por muestra y la cuál se puede explorar de forma interactiva.
Descargar archivo “total_lecturas_muestra.txt”
Estos resultados que acabamos de visualizar han sido guardados en un archivo denominado total_lecturas_muestra.txt, el cuál se puede descargar a través del botón proporcionado anteriormente. Adicionalmente, podemos visualizar este archivo mediante el siguiente iframe o explorarlo de forma más detallada en una nueva pestaña.
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Finalmente, se proporciona el siguiente gráfico de barras interactivo, que permite comparar la profundidad de secuenciación entre condiciones y réplicas y con el cuál se puede observar estos resultados de una forma más dinámica y visual.
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4.3.2. Número de genes expresados por muestra
Tras analizar la profundidad de secuenciación, el siguiente paso consiste en evaluar cuántos genes se detectaron como expresados en cada muestra. Para ello, se considera un gen como expresado si presenta un recuento mayor que cero en una muestra determinada. Este análisis permite identificar posibles muestras con baja calidad o problemas técnicos, ya que un número atípicamente bajo de genes expresados podría indicar una eficiencia deficiente en la captura o amplificación del RNA.
A continuación, se muestra dicha tabla resultante, con el número de genes expresados por muestra y la cuál se puede explorar de forma interactiva.
Descargar archivo “genes_expresados_muestra.txt”
Estos resultados que acabamos de visualizar han sido guardados en un archivo denominado genes_expresados_muestra.txt, el cuál se puede descargar a través del botón proporcionado anteriormente. Adicionalmente, podemos visualizar este archivo mediante el siguiente iframe o explorarlo de forma más detallada en una nueva pestaña.
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Finalmente, se proporciona el siguiente gráfico de barras interactivo, que facilita la comparación entre condiciones experimentales y con el cuál se puede observar estos resultados de una forma más dinámica y visual.
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4.3.3. Genes con mayor nivel de expresión total
Para identificar los genes con mayor actividad transcripcional dentro del conjunto de datos, se calcula la suma total de recuentos por gen a lo largo de todas las muestras. Esta métrica permite detectar aquellos genes que presentan los niveles de expresión más altos de forma global, y que podrían desempeñar un papel relevante en el contexto biológico del experimento.
A continuación, se muestra dicha tabla resultante, con los genes ordenados según su mayor expresión acumulada, de forma descendente según su número total de lecturas.
Descargar archivo “genes_mayor_expresion_total.txt”
Estos resultados que acabamos de visualizar han sido guardados en un archivo denominado genes_mayor_expresion_total.txt, el cuál se puede descargar a través del botón proporcionado anteriormente. Adicionalmente, podemos visualizar este archivo mediante el siguiente iframe o explorarlo de forma más detallada en una nueva pestaña.
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Finalmente, se proporciona el siguiente gráfico de barras interactivo, donde se pueden observar los 20 genes con mayor expresión, permitiendo valorar su contribución relativa dentro del conjunto de datos.
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4.3.4. Distribución de recuentos por muestra (boxplot log10)
Por último, para evaluar la variabilidad y la distribución de los recuentos de expresión a nivel genómico en cada muestra, se genera un gráfico de cajas (boxplot) usando una transformación logarítmica (log10). Esta representación permite identificar posibles valores atípicos, diferencias en la dispersión de los datos y comprobar la homogeneidad entre réplicas y condiciones experimentales.
Se excluyen los valores cero para evitar problemas con la transformación logarítmica, y se utiliza una visualización interactiva que facilita la exploración detallada de la distribución en cada muestra.
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Tras esta exploración preliminar de los recuentos de expresión génica, en la que se han examinado aspectos clave como el total de lecturas asignadas, la distribución de los genes expresados y la expresión global por muestra, el siguiente paso será aplicar un proceso de normalización que permita comparar las muestras de forma justa y reducir los posibles sesgos técnicos. A continuación, se llevará a cabo un análisis estadístico de la expresión génica, que incluirá la evaluación de la calidad post-normalización, la identificación de genes diferencialmente expresados y la realización de un análisis funcional y de enriquecimiento para interpretar los resultados en el contexto biológico correspondiente.